• 문화기술의 융합
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• 제6권4호
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• pp.789-795
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• 2020

전 세계적으로 유행하는 코로나19로 인해 많은 사망자가 보고되고 있다. 코로나19의 추가 확산을 막기 위해서는 의심 환자에 대해 신속하고 정확한 영상판독을 한 후, 적절한 조치를 취해야 한다. 이를 위해 본 논문은 환자의 감염 여부를 의료진에게 제공해 영상판독을 보조할 수 있는 딥 러닝 기반 코로나19 흉부 X선 판독 기법을 소개한다. 우선 판독모델을 학습하기 위해서는 충분한 데이터셋이 확보되어야 하는데, 현재 제공하는 코로나19 오픈 데이터셋은 학습의 정확도를 보장하기에 그 영상 데이터 수가 충분하지 않다. 따라서 누적 적대적 생성 신경망(StackGAN++)을 사용해 인공지능 학습 성능을 저하하는 영상 데이터 수적 불균형 문제를 해결하였다. 다음으로 판독모델 개발을 위해 증강된 데이터셋을 사용하여 DenseNet 기반 분류모델 학습을 진행하였다. 해당 분류모델은 정상 흉부 X선과 코로나 19 흉부 X선 영상을 이진 분류하는 모델로, 실제 영상 데이터 일부를 테스트데이터로 사용하여 모델의 성능을 평가하였다. 마지막으로 설명 가능한 인공지능(eXplainable AI, XAI) 중 하나인 Grad-CAM을 사용해 입력 영상의 질환유무를 판단하는 근거를 제시하여 모델의 신뢰성을 확보하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.17-27
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• 2023

오늘날 AI(Artificial Intelligence) 기술이 발전하면서 실용성이 증가함에 따라 실생활 속 다양한 응용 분야에서 널리 활용되고 있다. 이때 AI Model은 기본적으로 학습 데이터의 다양한 통계적 속성을 기반으로 학습된 후 시스템에 배포되지만, 급변하는 데이터의 상황 속 예상치 못한 데이터의 변화는 모델의 성능저하를 유발한다. 특히 보안 분야에서 끊임없이 생성되는 새로운 공격과 알려지지 않은 공격에 대응하기 위해서는 배포된 모델의 Drift Signal을 찾는 것이 중요해짐에 따라 모델 전체의 Lifecycle 관리 필요성이 점차 대두되고 있다. 일반적으로 모델의 정확도 및 오류율(Loss)의 성능변화를 통해 탐지할 수 있지만, 모델 예측 결과에 대한 실제 라벨이 필요한 점에서 사용 환경의 제약이 존재하며, 실제 드리프트가 발생한 지점의 탐지가 불확실한 단점이 있다. 그 이유는 모델의 오류율의 경우 다양한 외부 환경적 요인, 모델의 선택과 그에 따른 파라미터 설정, 그리고 새로운 입력데이터에 따라 크게 영향을 받기에 해당 값만을 기반으로 데이터의 실질적인 드리프트 발생 시점을 정밀하게 판단하는 것은 한계가 존재하게 된다. 따라서 본 논문에서는 XAI(eXplainable Artificial Intelligence) 기반 Anomaly 분석기법을 통해 실질적인 드리프트가 발생한 시점을 탐지하는 방안을 제안한다. DGA(Domain Generation Algorithm)를 탐지하는 분류모델을 대상으로 시험한 결과, 배포된 이후 데이터의 SHAP(Shapley Additive exPlanations) Value를 통해 Anomaly score를 추출하였고, 그 결과 효율적인 드리프트 시점탐지가 가능함을 확인하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.385-391
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• 2023

최근 탄소배출을 최소화하기 위해 전기자동차의 사용이 증가함에 따라 핵심 부품인 리튬이온 배터리의 상태 및 성능 분석의 중요성이 대두되고 있다. 따라서 배터리의 상태 및 성능에 영향을 줄 수 있는 배터리의 전압, 전류 및 온도뿐만 아니라 전기 자동차의 운행 데이터 및 충전 패턴 데이터를 활용한 종합적인 분석이 필요하다. 따라서 전기적 이동 수단에서 수집되는 배터리 데이터 수집 및 데이터 전처리, 단순 배터리 데이터에 추가적인 운전자 운전 습관에 대한 데이터 수집 및 전처리, 분석된 영향인자를 기반으로 인공지능 알고리즘 세부 설계 및 수정, 해당 알고리즘을 기반으로 하는 배터리 분석 및 평가 모델 설계하였다. 본 논문에서는 실시간 전기버스를 대상으로 운행 데이터와 배터리 데이터를 수집하여 Random Forest 알고리즘 활용하여 학습시킨 후, XAI 알고리즘을 통해 배터리 상태 중요 영향인자로 배터리의 상태, 운행 및 충전 패턴 데이터 등을 종합적으로 고려하여 운행 패턴에서 급가속, 급 감속, 급정지와 충 방전 패턴에서 일 주행횟수, 일일 누적 DOD와 셀 방전에서 셀 전압 차 , 셀 최대온도, 셀 최소온도의 요소가 배터리 상태에 많은 영향을 미치는 인자로 확인되었으며, Random Forest 알고리즘 기반으로 배터리 분석 및 평가 모델을 설계하고 평가하였다.

• 한국미생물학회:학술대회논문집
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• 한국미생물학회 2007년도 International Meeting of the Microbiological Society of Korea
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• pp.136-136
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• 2007

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2022년도 하계학술대회
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• pp.1218-1221
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• 2022

최근 전세계의 탄소중립 요구에 따른 에너지 효율 증대를 통한 에너지 절감을 위한 효율성 관련 연구가 확대되고 있다. 방송과 미디어 분야에는 에너지 효율이 더욱 시급하다. 이에 본 연구에서는 효율적인 에너지 시스템 구축을 위해 난방 에너지 시계열 데이터를 기반으로 한 수요 예측 모델을 선정하고, 설명하는 인공지능 모델을 도입하여 수요 예측에 영향을 미치는 원인을 파악하는 프레임워크를 제안한다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제30권4호
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• pp.21-42
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• 2021

Purpose In order for companies to continue to grow, they should properly manage human resources, which are the core of corporate competitiveness. Employee turnover means the loss of talent in the workforce. When an employee voluntarily leaves his or her company, it will lose hiring and training cost and lead to the withdrawal of key personnel and new costs to train a new employee. From an employee's viewpoint, moving to another company is also risky because it can be time consuming and costly. Therefore, in order to reduce the social and economic costs caused by employee turnover, it is necessary to accurately predict employee turnover intention, identify the factors affecting employee turnover, and manage them appropriately in the company. Design/methodology/approach Prior studies have mainly used logistic regression and decision trees, which have explanatory power but poor predictive accuracy. In order to develop a more accurate prediction model, XGBoost is proposed as the classification technique. Then, to compensate for the lack of explainability, SHAP, one of the XAI techniques, is applied. As a result, the prediction accuracy of the proposed model is improved compared to the conventional methods such as LOGIT and Decision Trees. By applying SHAP to the proposed model, the factors affecting the overall employee turnover intention as well as a specific sample's turnover intention are identified. Findings Experimental results show that the prediction accuracy of XGBoost is superior to that of logistic regression and decision trees. Using SHAP, we find that jobseeking, annuity, eng_test, comm_temp, seti_dev, seti_money, equl_ablt, and sati_safe significantly affect overall employee turnover intention. In addition, it is confirmed that the factors affecting an individual's turnover intention are more diverse. Our research findings imply that companies should adopt a personalized approach for each employee in order to effectively prevent his or her turnover.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.173-182
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• 2022

본 논문에서는 사기 거래를 사전에 예방하고 XAI 접근 방식을 사용하여 해석할 수 있는 기계학습 모델을 제안한다. 실험을 위해 국내 주요 온라인 C2C 재판매 거래 플랫폼인 중고나라에서 휴대폰 판매 게시물 1만2,258개에 대한 실제 데이터셋을 수집했다. 게시물 본문에 해당하는 텍스트를 Doc2vec을 이용해 특성을 추출했고 PCA를 통해 차원축소를 했으며, 이전 연구를 바탕으로 다양한 파생변수가 만들어졌다. 전처리 단계에서 데이터 불균형 문제를 해결하기 위해 오버샘플링과 언더샘플링을 결합한 복합샘플링 방법이 적용되었다. 이러한 특성을 기반으로 사기성 게시물을 탐지하는 기계학습 모델들이 학습되었다. 분석 결과 LightGBM이 다른 기계학습 모델에 비해 가장 우수한 성능을 보였다. 그리고, SHAP을 이용한 분석 결과, 시세에 비해 터무니없게 가격이 쌀수록, 거래지역 표기가 없을수록, 가격이 높을수록, 안전거래를 하지 않을수록, 택배거래를 할수록, 가격 중 0의 비율이 많을수록 사기 게시글일 확률이 높았다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제44권4호
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• pp.1-11
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• 2021

Recently, the importance of preventive maintenance has been emerging since failures in a complex system are automatically detected due to the development of artificial intelligence techniques and sensor technology. Therefore, prognostic and health management (PHM) is being actively studied, and prediction of the remaining useful life (RUL) of the system is being one of the most important tasks. A lot of researches has been conducted to predict the RUL. Deep learning models have been developed to improve prediction performance, but studies on identifying the importance of features are not carried out. It is very meaningful to extract and interpret features that affect failures while improving the predictive accuracy of RUL is important. In this paper, a total of six popular deep learning models were employed to predict the RUL, and identified important variables for each model through SHAP (Shapley Additive explanations) that one of the explainable artificial intelligence (XAI). Moreover, the fluctuations and trends of prediction performance according to the number of variables were identified. This paper can suggest the possibility of explainability of various deep learning models, and the application of XAI can be demonstrated. Also, through this proposed method, it is expected that the possibility of utilizing SHAP as a feature selection method.

• 상하수도학회지
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• 제36권4호
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• pp.239-248
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• 2022

The prediction of algal bloom is an important field of study in algal bloom management, and chlorophyll-a concentration(Chl-a) is commonly used to represent the status of algal bloom. In, recent years advanced machine learning algorithms are increasingly used for the prediction of algal bloom. In this study, XGBoost(XGB), an ensemble machine learning algorithm, was used to develop a model to predict Chl-a in a reservoir. The daily observation of water quality data and climate data was used for the training and testing of the model. In the first step of the study, the input variables were clustered into two groups(low and high value groups) based on the observed value of water temperature(TEMP), total organic carbon concentration(TOC), total nitrogen concentration(TN) and total phosphorus concentration(TP). For each of the four water quality items, two XGB models were developed using only the data in each clustered group(Model 1). The results were compared to the prediction of an XGB model developed by using the entire data before clustering(Model 2). The model performance was evaluated using three indices including root mean squared error-observation standard deviation ratio(RSR). The model performance was improved using Model 1 for TEMP, TN, TP as the RSR of each model was 0.503, 0.477 and 0.493, respectively, while the RSR of Model 2 was 0.521. On the other hand, Model 2 shows better performance than Model 1 for TOC, where the RSR was 0.532. Explainable artificial intelligence(XAI) is an ongoing field of research in machine learning study. Shapley value analysis, a novel XAI algorithm, was also used for the quantitative interpretation of the XGB model performance developed in this study.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권8호
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• pp.333-340
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• 2023

기업 부도의 효율적인 예측은 금융기관의 적절한 대출 결정과 여신 부실률 감소 측면에서 중요한 부분이다. 많은 연구에서 인공지능 기술을 활용한 분류모델 연구를 진행하였다. 금융 산업 특성상 새로운 예측 모델의 성능이 우수하더라도 어떤 근거로 결과를 출력했는지 직관적인 설명이 수반되어야 한다. 최근 미국, EU, 한국 등 에서는 공통적으로 알고리즘의 설명요구권을 제시하고 있어 금융권 AI 활용에 투명성을 확보하여야 한다. 본 논문에서는 외부에 오픈된 기업부도 데이터를 활용하여 인공지능 기반의 해석 가능한 분류 예측 모델을 제안하였다. 먼저 데이터 전처리 작업, 5겹 교차검증 등을 수행하고 로지스틱 회귀, SVM, XGBoost, LightGBM 등 10가지 지도학습 분류모델 최적화를 통해 분류 성능을 비교하였다. 그 결과 LightGBM이 가장 우수한 모델로 확인되었고, 설명 가능한 인공지능 기법인 SHAP을 적용하여 부도예측 과정에 대한 사후 설명을 제공하였다.